從科學史角度看，我們今日所熟知的“人工智能”學xue科ke，大da約yue是shi肇zhao始shi於yu一yi篇pian經jing典dian論lun文wen和he一yi個ge重zhong要yao會hui議yi。這zhe篇pian論lun文wen無wu疑yi是shi向xiang我wo們men指zhi出chu了le今jin日ri所suo說shuo的de人ren工gong智zhi能neng研yan究jiu的de某mou種zhong研yan究jiu方fang向xiang。但dan需xu要yao注zhu意yi的de是shi
，圖tu靈ling對dui於yu這zhe種zhong研yan究jiu方fang向xiang的de揭jie示shi，其qi在zai本ben質zhi上shang是shi一yi種zhong哲zhe學xue工gong作zuo：它牽涉到了對於“何為智能”zhegedawentidezhuiwen，bingshitutongguoyizhongxingweizhuyidexinzhililun
，zuizhongxiaomixinlixueyanjiuhejiqichengxushejizhijiandechuhehanjie，tongshihaiduigezhongdiduiyijiantigonglefengfudefanboyijian。

　　從科學史角度看，我們今日所熟知的“人工智能”學科，大約是肇始於一篇經典論文和一個重要會議。 1950年10月
，偉大的英國數學家、邏輯學家和計算機科學的理論奠基人阿蘭·圖靈（AlanTuring
，1912-1954）在英國哲學雜誌《心智》上發表了論文《計算機器和智能》。在文中他提出了著名的“圖靈測驗”的思想，並認為判斷一台人造機器是否具有人類智能的充分條件
，就是看其言語行為能夠成功地模擬人類的言語行為（具體而言，若一台機器在人機對話中能夠長時間誤導人類認定其為真人
，那麼這台機器就通過了“圖靈測驗”）。zaiwenmotaleguandiyuyandao，zheyangdeyitaijiqihuizaiwushinianneiwenshi。yongjintiandeyanguangkanlai，zhepianlunwenwuyishixiangwomenzhichulejinrisuoshuoderengongzhinengyanjiudemouzhongyanjiufangxiang。danxuyaozhuyideshi
，tulingduiyuzhezhongyanjiufangxiangdejieshi
，qizaibenzhishangshiyizhongzhexuegongzuo：它牽涉到了對於“何為智能”zhegedawentidezhuiwen，bingshitutongguoyizhongxingweizhuyidexinzhililun，zuizhongxiaomixinlixueyanjiuhejiqichengxushejizhijiandechuhehanjie，tongshihaiduigezhongdiduiyijiantigonglefengfudefanboyijian。這些特征也使得這篇論文不僅成為了人工智能科學的先聲，也成為了哲學史上的經典之作。

　　有意思的是，圖靈本人並沒有正式使用“人工智能（AI）”這個今日家喻戶曉的詞組他甚至連“計算機”（computer）這個詞也沒有用（他使用的是“computingmachinery”，即“計算機器”）。 “人工智能”這個詞組要正式進入日常英語
，得等到1956年。在這一年夏天的美國達特茅斯學院（DartmouthCollege），一群誌同道合的學者驅車赴會，暢談如何利用剛剛問世不久的計算機來實現人類智能的問題，而洛克菲勒基金會則為會議提供了7500美元的資助。在會議的籌備時期
，麥卡錫 （JohnMcCarthy
，1927～）建議學界以後就用“人工智能”yicilaibiaoshizhegexinxingdexueshulingyu，yuhuizhezefuyi。zhideyitideshi，zaicanjiacicihuiyidexuezhezhong，yousirenzairihouhuodelejisuanjilingyuneidezuigaoxueshujiangli：圖靈獎（TuringAward）。此四君即：閩斯基（MarvinMinsky,1927～，1969年獲獎）、紐艾爾（AllenNewell，1927～1992，1975年獲獎）、司馬賀（Her－bertSimon，1916～2001，1975年獲獎），還有麥卡錫本人 （1971年獲獎）。從這個意義上說，1956年的達特茅斯會議，無疑是一次名副其實的“群英會”。

　　canjiadatemaosihuiyidesuiwuzhiyezhexuejia，danzhecihuiyidezhexuesecaiyirannongyu。shouxian，yuhuizhedouxihuantaolundawenti，jiruhezairenleizhinengshuipingshangshixianjiqizhineng （而不是如何用某個特定的算法解決某個具體問題）。其次，與會者都喜歡討論不同的子課題之間的關聯，追求一個統一的解決方案（這些子課題包括：自然語言處理、人工神經元網絡
、計算理論以及機器的創造性
，等等）。最後，不同的學術見解在這次會議上自由碰撞
，體現了高度的學術寬容度。

　　由you此ci看kan來lai，人ren工gong智zhi能neng科ke學xue從cong其qi誕dan生sheng伊yi始shi，就jiu和he哲zhe學xue結jie下xia了le不bu接jie之zhi緣yuan。要yao理li解jie這zhe一yi點dian，我wo們men還hai是shi需xu要yao來lai看kan看kan哲zhe學xue研yan究jiu的de基ji本ben任ren務wu為wei何he。筆bi者zhe將jiang哲zhe學xue工gong作zuo的de特te征zheng歸gui結jie為wei以yi下xia三san條tiao：

　　第一

，思考大問題，澄清基本概念。這裏所說的“大問題”，即極具基礎意義的問題。比如
，數學哲學家追問數學家“數”的本性為何，物理學哲學家追問物理學家“物質”、“能量”的本性為何，生物學哲學家追問生物學家“生命”debenxingweihe。yuzhexuejiaxiangbijiao，yibandezirankexuejiawangwangzhishizaizijideyanjiuzhongyushelexiangguanwentidedaan，quehenshaoxitongdifansizhexiedaandehefaxing。

　　第二，在不同學科的研究成果之間尋找彙通點，而不受某一具體學科視野之局限。比如，科學哲學家往往喜歡追問這樣的問題：如(ru)何(he)彙(hui)通(tong)生(sheng)物(wu)學(xue)研(yan)究(jiu)的(de)成(cheng)果(guo)和(he)化(hua)學(xue)研(yan)究(jiu)的(de)成(cheng)果(guo)？是(shi)不(bu)是(shi)所(suo)有(you)的(de)生(sheng)物(wu)現(xian)象(xiang)
，都(dou)可(ke)以(yi)還(hai)原(yuan)為(wei)更(geng)為(wei)微(wei)觀(guan)的(de)化(hua)學(xue)現(xian)象(xiang)？而(er)所(suo)有(you)的(de)化(hua)學(xue)現(xian)象(xiang)
，是(shi)否(fou)複(fu)又(you)可(ke)被(bei)還(hai)原(yuan)為(wei)更(geng)為(wei)微(wei)觀(guan)的(de)微(wei)觀(guan)物(wu)理(li)學(xue)現(xian)象(xiang)？或(huo)者(zhe)
，存(cun)在(zai)著(zhe)一(yi)種(zhong)不(bu)同(tong)於(yu)“還原論”的彙通方式
？相比較而言
，職業科學家對於這些跨學科問題雖或偶有反思
，但往往也不夠係統和深入。

　　第di三san，重zhong視shi論lun證zheng和he辯bian護hu


，相xiang對dui輕qing視shi證zheng據ju的de約yue束shu。這zhe也ye就jiu是shi說shuo，評ping價jia哲zhe學xue工gong作zuo優you劣lie的de標biao準zhun，主zhu要yao是shi看kan一yi個ge哲zhe學xue論lun證zheng本ben身shen的de合he理li性xing和he常chang識shi可ke接jie受shou性xing，卻que一yi般ban不bu用yong受shou到dao嚴yan格ge的de科ke學xue證zheng據ju的de檢jian測ce。而er對dui於yu科ke學xue而er言yan
，合he理li的de辯bian護hu程cheng序xu卻que必bi須xu和he實shi打da實shi的de經jing驗yan證zheng據ju相xiang互hu匹pi配pei
，否fou則ze得de出chu的de結jie論lun就jiu無wu法fa被bei科ke學xue共gong同tong體ti所suo接jie受shou。這zhe種zhong差cha異yi，一yi方fang麵mian固gu然ran使shi得de哲zhe學xue工gong作zuo的de自zi由you度du要yao遠yuan大da於yu科ke學xue工gong作zuo的de自zi由you度du，但dan另ling一yi方fang麵mian也ye使shi得de哲zhe學xue爭zheng議yi往wang往wang不bu如ru科ke學xue爭zheng議yi那na樣yang，容rong易yi取qu得de學xue科ke共gong同tong體ti內nei部bu的de一yi致zhi意yi見jian。

　　綜合以上三點我們不難發現，經過正規哲學訓練的學者
，在精神氣質方麵便很容易具備這樣的質量：喜歡刨根問底，喜歡融會貫通，不受製於一門特殊經驗科學的思維方式（或套用孔子在 《論語·為政》中的訓誡來說
，“君子不器”）
，並傾向於對敵對的學術觀點保持一種“紳士風度”，視哲學爭議為正常。筆者將這些文化質量，統統歸到“哲學文化”這個大的標簽之下。

　　人工智能的研究目的
，即是在人造機器上通過模擬人類的智能行為，最終實現機器智能。很顯然，要做到這一點，就必須對“何為智能？ ”這個問題做出解答。然而，不同的解答方案往往會導致截然不同的技術路徑。比如
，你如果認為“智能”的(de)實(shi)質(zhi)就(jiu)是(shi)具(ju)體(ti)的(de)問(wen)題(ti)求(qiu)解(jie)能(neng)力(li)，那(na)麼(me)，你(ni)就(jiu)會(hui)為(wei)你(ni)心(xin)目(mu)中(zhong)的(de)智(zhi)能(neng)機(ji)器(qi)規(gui)劃(hua)好(hao)不(bu)同(tong)的(de)問(wen)題(ti)求(qiu)解(jie)路(lu)徑(jing)，而(er)每(mei)一(yi)路(lu)徑(jing)自(zi)身(shen)又(you)對(dui)應(ying)於(yu)不(bu)同(tong)的(de)問(wen)題(ti)（這就是主流人工智能學界所做的）；你如果認為實現“智能”的實質就是去盡量模擬自然智能體的生物學硬件
，你就會去努力鑽研人腦的結構
，並用某種數學模型去重建一個簡化的神經元網絡（這就是聯結主義者所做的）；如果你認為智能的實質僅僅在於智能體在行為層麵上和人類行為的肖似，那麼你就會用盡一切辦法來填滿你理想中的智能機。